Отрывок: wikipedia.org/wiki/Диаграмма_деятельности (дата обращения 19.05.2021). 17 DB Browser for SQLite [Электронный ресурс]. – URL: https://sqlitebrowser.org/about/ (дата обращения 19.05.2021). 18 Пользовательский интерфейс [Электронный ресурс]. – URL: https://www.internet-technologies.ru/articles/newbie/polzovatelskiy-interfeys.html (дата обращения 17.05.2021). 19 Основы пользовательского интерфейса [Электронный ресурс]. – URL: https://ru.bmstu.wiki/Интерфейс_пользователя (дата о...
Полная запись метаданных
Поле DC Значение Язык
dc.contributor.authorКалинин А. А.ru
dc.contributor.authorСтолбова А. А.ru
dc.contributor.authorСоловьева Я. В.ru
dc.contributor.authorМинистерство науки и высшего образования Российской Федерацииru
dc.contributor.authorСамарский национальный исследовательский университет им. С. П. Королева (Самарский университет)ru
dc.contributor.authorИнститут информатикиru
dc.contributor.authorматематики и электроникиru
dc.coverage.spatialавтоматизированные системыru
dc.coverage.spatialанализ новостных событийru
dc.coverage.spatialклассификацияru
dc.coverage.spatialоткрытые источники данныхru
dc.coverage.spatialпассивно-агрессивный алгоритмru
dc.coverage.spatialподдельные новостиru
dc.creatorКалинин А. А.ru
dc.date.issued2021ru
dc.identifierRU\НТБ СГАУ\ВКР20211001133833ru
dc.identifier.citationКалинин, А. А. Автоматизированная система обнаружения поддельных новостей в открытых источниках данных : вып. квалификац. работа по направлению подгот. 09.03.01 "Информатика и вычислительная техника" (уровень бакалавриата). - Текст : электронный / А. А. Калинин ; рук. работы А. А. Столбова ; нормоконтролер Я. В. Соловьева ; М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т информатики. - Самара, 2021. - 1 файл (1,94 Мб)ru
dc.description.abstractЦелью данной выпускной квалификационной работы бакалавра являетсяразработка автоматизированной информационной системы обнаруженияподдельных новостей в открытых источниках данных, позволяющейклассифицировать новостные события на правдивые и ложные.В процессе разработки системы был разработан информационно-логический проект системы по методологии UML, алгоритмыфункционирования системы. Автоматизированная система обнаруженияподдельных новостей в открытых источниках данных «Классификаторновостей» разработана на языке программирования Python в среде PyCharm сиспользованием библиотеки машинного обучения Scikit-learn. Для работы сбазой данных использовалась СУБД SQLite3ru
dc.titleАвтоматизированная система обнаружения поддельных новостей в открытых источниках данныхru
dc.typeTextru
dc.subject.rugasnti50.01ru
dc.subject.udc004.9ru
dc.textpartwikipedia.org/wiki/Диаграмма_деятельности (дата обращения 19.05.2021). 17 DB Browser for SQLite [Электронный ресурс]. – URL: https://sqlitebrowser.org/about/ (дата обращения 19.05.2021). 18 Пользовательский интерфейс [Электронный ресурс]. – URL: https://www.internet-technologies.ru/articles/newbie/polzovatelskiy-interfeys.html (дата обращения 17.05.2021). 19 Основы пользовательского интерфейса [Электронный ресурс]. – URL: https://ru.bmstu.wiki/Интерфейс_пользователя (дата о...-
Располагается в коллекциях: Выпускные квалификационные работы

Файлы этого ресурса:
Файл Размер Формат  
Калинин_Александр_Александрович_Автоматизированная_система_обнаружения_поддельных.pdf1.98 MBAdobe PDFПросмотреть/Открыть  
Показать базовое описание ресурса Просмотр статистики
Поделиться:



Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.